poj1149 最大流 PIGS

本文探讨了如何运用网络流算法解决一个养猪场的销售问题,通过构建网络模型,实现最大化的销售数量。文章详细介绍了算法的构建过程,包括顾客与猪圈之间的连接方式、边权设定及最终求解最大销售量的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:M个猪圈,N个顾客,每个顾客有一些的猪圈的钥匙,只能购买这些有钥匙的猪圈里的猪,而且要买一定数量的猪,每个猪圈有已知数量的猪,
但是猪圈可以重新打开,将猪的个数,重新分配,以达到卖出的猪的数量最多。

思路:刚学网络流,表示很菜很菜很菜~~
①构造网络,将顾客看成源点和汇点以外的结点,并设另外两个节点:源点和汇点。
②源点和每个猪圈的第一个顾客连边,边的权是开始时候猪圈中猪的数量。
③ 若源点和某个节点之间有重边,则将权合并
④顾客j紧跟顾客i之后打开某个猪圈,则<i.j>的权是正无穷。
⑤每个顾客和会点之间连边,边的权值是顾客所希望购买的猪的数量。
例如:样例中的就可以建立如图:

其中inf是正无穷~~

Description

Mirko works on a pig farm that consists of M locked pig-houses and Mirko can't unlock any pighouse because he doesn't have the keys. Customers come to the farm one after another. Each of them has keys to some pig-houses and wants to buy a certain number of pigs. 
All data concerning customers planning to visit the farm on that particular day are available to Mirko early in the morning so that he can make a sales-plan in order to maximize the number of pigs sold. 
More precisely, the procedure is as following: the customer arrives, opens all pig-houses to which he has the key, Mirko sells a certain number of pigs from all the unlocked pig-houses to him, and, if Mirko wants, he can redistribute the remaining pigs across the unlocked pig-houses. 
An unlimited number of pigs can be placed in every pig-house. 
Write a program that will find the maximum number of pigs that he can sell on that day.

Input

The first line of input contains two integers M and N, 1 <= M <= 1000, 1 <= N <= 100, number of pighouses and number of customers. Pig houses are numbered from 1 to M and customers are numbered from 1 to N. 
The next line contains M integeres, for each pig-house initial number of pigs. The number of pigs in each pig-house is greater or equal to 0 and less or equal to 1000. 
The next N lines contains records about the customers in the following form ( record about the i-th customer is written in the (i+2)-th line): 
A K1 K2 ... KA B It means that this customer has key to the pig-houses marked with the numbers K1, K2, ..., KA (sorted nondecreasingly ) and that he wants to buy B pigs. Numbers A and B can be equal to 0.

Output

The first and only line of the output should contain the number of sold pigs.

Sample Input

3 3
3 1 10
2 1 2 2
2 1 3 3
1 2 6

Sample Output

7

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<cstring>
using namespace std;
#define maxn 1005
#define INF 0x3f3f3f3f
int cap[maxn][maxn],flow[maxn][maxn];
int a[maxn],p[maxn];
int n,m;
int EK()
{
    int s=0,t=n+1;
    queue<int>q;
    int f=0;
    for(;;)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        a[s]=INF;
        q.push(s);
        while(!q.empty())
        {
            int u=q.front();
            q.pop();
            for(int v = 0; v <=t; v++)
                if(!a[v] && cap[u][v] > flow[u][v])
                {
                    p[v] = u;
                     q.push(v);
                    a[v] = min(a[u], cap[u][v]-flow[u][v]);

                }
        }
        if(a[t]==0)
            break;
        for(int u=t; u!=s; u=p[u])
        {
            flow[p[u]][u]+=a[t];
            flow[u][p[u]]-=a[t];
        }
        f+=a[t];
    }
    return f;
}
int main()
{
    int pig[maxn]={0},vist[maxn]={0};
    int k,key;
    memset(cap,0,sizeof(cap));
    scanf("%d %d",&m,&n);
    for(int i=1;i<=m;i++)
        scanf("%d",&pig[i]);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&k);
        for(int j=1;j<=k;j++)
            {
                scanf("%d",&key);
        if(!vist[key])
            cap[0][i]+=pig[key];
            else

                cap[vist[key]][i]=INF;
            vist[key]=i;
        }
        scanf("%d",&key);
        cap[i][n+1]=key;
    }
    printf("%d\n",EK());
    return 0;
}


内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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